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国外媒体今天撰文讲述了IBM的研究团队是如何利用大数据发明出创意菜谱的。 以下是文章主要内容： 计算机正变得越来越智能。但它们能否变得富有创意呢？IBM研究人员认为它们能做到。他们开发了一个程序来利用数学、化学和海量数据来炮制出新奇、不同寻常的菜谱。 为了开发出算法，研究人员给我们想出有新意的想法过程中会经历的步骤建模。首先，你需要理解你在试图解决的问题。然后，通过学习有关该问题的一切习得专业知识。有了知识作支撑，你可以产生各种各样的新想法，甚至可以将不同种类的想法融合起来。之后在众多的想法中挑选出最有创意的那个部分。最后就是执行你的想法。虽然计算机之前执行过很多次这样的步骤，但IBM团队的重要洞见在于找出方法具体测量菜谱的创意，将不同的想法拼凑起来。 “我品尝过不少来自该系统的菜。”领导IBM团队开发该新奇的菜谱生成引擎的拉夫·瓦什尼（Lav Varshney）说，“我们自己创造的一些菜谱都很不错，如肯尼亚的抱子甘蓝脆皮、开曼群岛的大蕉甜点和芦笋乳蛋饼。我们与烹饪教育研究所等合作伙伴共同打造的其它菜谱是一流的，如西班牙的杏仁牛角面包、厄瓜多尔的草莓糖浆甜点。” 让我们来看看IBM的计算大厨是如何变得富有创意的。
厄瓜多尔的草莓糖浆甜点：IBM计算机大厨的产物之一 第一步：确定问题 启动上述电脑程序后，你会被要求挑选一种主要材料，选择一些你想要探索的地方菜肴，确定你对哪类菜有兴趣（如汤、乳蛋饼等等）。
程序要求定义菜谱 第二步：学习问题的方方面面 这一步涉及所有的那些数据。研究人员利用自然语言处理算法扫描和解析上千万份不同菜谱的文本。利用这项数据，他们将成文菜谱转变成一个关系网络，其中包括大量的材料和将这些材料变成食物的过程。他们还扫描维基百科来学习哪些材料在各类地方菜肴中最常用到。他们查阅调味料手册来学习不同的食品配料有哪些成分，还纳入有关这些成分的化学结构信息。他们还纳入了有关人类如何评定70种化学成分的‘可口程度’的数据。 最后，研究人员积聚了一个庞大的关于人类口味偏好、地方菜谱和菜谱化学组成的计算机可读知识体系。 第三步：形成解决问题的想法 软件先从特定菜肴的传统菜谱着手，生成上千万种符合用户偏好的新菜谱想法。它并非随机产生这些菜谱。所生成的菜谱符合食物搭配经验法则。这指的是同一菜谱中搭配的材料拥有共同的味道成分。 新菜谱通过‘改变’既有菜谱的材料而生成，之后融合其它的菜谱即可产生各种各样的新混合调制品。 第四步：精选出最好的主意 据瓦什尼称，“之前很多计算创意方面的项目都擅长创意的生成部分，而非创意的精选部分。我认为我们的主要贡献在于证明，大数据模型不仅仅可以用于产生10亿个主意，还可以用于选出最好的十个主意。” 那计算机是如何判断出最具创意的那些主意的呢？首先，你需要给创意下一个操作性定义。肯·罗宾森（Ken Robinson）将创意定义为“有具有价值的新颖想法的过程。”IBM研究人员采用了类似的标准。他们称，有创意的想法应该是既新颖又高品质。 先来说下新颖性。你应该认同花生酱和果冻可以混搭吧。你也应该觉得给热狗涂上芥末没问题吧。那是因为你有你对食法的一套观念。这些观念基于你觉得怎样搭配才好吃，但它们会受到你能接触到的食物很大的影响。 但你可能从来都不会在热狗上涂上花生酱吧。这种食法跟你对食物的既有观念产生冲突，这也是你觉得惊奇的原因。相反，涂上芥末的热狗跟你对食法的观念则完全没有冲突，会让你觉得无趣。 IBM科学家们采用了类似的理念——他们通过量化食谱对人们既有菜谱观念的改变程度来衡量它的新颖性。他们利用一项名为贝叶斯惊奇度（Bayesian surprisal）的数学工具来做到这点。（该工具此前曾被用于鉴定人们通常最关注视频的哪些部分。）瓦什尼如是解释该概念，“贝叶斯惊奇度基本上是拿人们在新生成的菜谱出现后的新观点与他们之前对食物的观点相比较；观念改变越大，就代表越惊奇。”
西班牙的杏仁牛角面包——计算机生成的菜谱 现在来说下质量。味道是种复杂的东西。我们的舌头可以分辨出五种基本的味道：甜、咸、酸、苦和鲜。但我们对食物的体验还受很多因素的影响：食物是否温热、是否成乳脂状、分量多少，它入口的方式，咀嚼方式，你的饥饿程度，味道勾起的回忆等等。 研究人员称，尽管如此，食物味道的关键在于它的气味。“相关研究称，气味是味觉的主要影响因素。”瓦什尼说道。如果觉得这听起来是有些不合常理，那可以想象下你感冒时东西尝起来是多么地乏味——你的味觉感受器运作正常，但你闻不到东西。 但那该软件程序是如何知道菜肴的气味的呢？这一切归结于化学。该软件会查阅菜谱中的所有味道成分，并研究它们的化学性质——这些包括诸如重原子数、旋转键计数、氢键受体数的技术术语。通过对比这些化学性质和其它的70种气味成分的化学性质，研究人员可以预测某一特定成分闻起来会有多‘可口’。他们接着在计算机上将不同成分的气味进行综合计算，从而得出每道菜肴味道的整体‘可口’程度。 对于这一令人吃惊的发现，瓦什尼表示，“我也很惊讶它能够基于重原子数量等成分性质预测食谱的可口程度。未来我们希望将更加精细的人类味觉纳入我们的计算模型当中。” 第五步：执行你的想法 最后，该软件产生一个按照惊奇度、气味好坏和风味搭配排列的菜谱清单。
按照惊奇度、气味好坏和风味搭配排列的菜谱清单 终于到了离开你的笔记本电脑去厨房动手的时候了。 对于瓦什尼来说，对该系统项目的探索尚未结束。他说，“我上周末去了柏林，我们跟那里的一名大厨合作举办了一次宴会，颇为顺利。我尤其喜欢烤番茄搭用藏红花加味的油煎面包块、带小红莓的低脂凝乳焦糖蛋奶冻和葛缕子冰淇淋。” 在不久的将来，你甚至可能会在你家附近的商店出售计算机生成的食物。瓦什尼补充道，“我们正在就这项技术与数家大型食品制造公司、食品服务公司和风味屋洽谈展开合作。” 译者：乐邦 百度新闻与网易科技合作稿件，转载请注明出处 |
